Meta Platforms首席AI科学家、2018年图灵奖得主Yann LeCun计划离开公司，创办一家专注于"世界模型"的AI初创企业，据《金融时报》报道。这位法裔美国科学家已告知同事他将在未来几个月内离职，并已开始为新创业项目筹集早期资金。LeCun的离职正值CEO马克·扎克伯格彻底改革Meta AI业务之际，此前扎克伯格认为公司在与OpenAI和谷歌等竞争对手的AI竞赛中已经落后。
世界模型：AI发展的新方向？
"世界模型"是AI工程师期待开发的一种新型AI系统，它能够通过学习和视频空间数据而非仅仅文本，形成对物理世界的内部"理解"。与当前预测数据序列下一部分的大型语言模型（如支持ChatGPT的模型）不同，理想的世界模型能够模拟因果关系、理解物理规律，使机器能够像动物一样进行推理和规划。LeCun曾表示，这种架构可能需要十年时间才能完全开发。
尽管一些AI专家认为基于Transformer的AI模型（如大型语言模型、视频合成模型和交互式世界合成模型）已经从训练数据中涌现出对物理世界的建模或吸收了物理世界的结构规则，但迄今为止的证据普遍指向复杂的模式匹配，而非对物理世界实际运作的基本理解。
Meta的AI战略转型与内部冲突
LeCun的离职是Meta今年一系列领导层调整中的最新变动，这一年对该公司而言充满动荡。关键转折点是今年4月AI语言模型Llama 4的 disappointing 发布和基准测试争议，许多业内人士认为这是一次失败，因为其表现不如谷歌、OpenAI和Anthropic的最先进产品。与此同时，Meta AI聊天机器人未能获得消费者青睐，在与儿童互动方面也遭受争议和挫折。
LeCun于2013年创立了Meta的基础AI研究实验室FAIR，并一直担任公司首席AI科学家。他是三位因深度学习和卷积神经网络开创性工作而获得2018年图灵奖的研究人员之一。离开Meta后，LeCun将继续担任纽约大学教授，他自2003年起一直在该校任教。
LeCun此前曾指出，扎克伯格将其战略核心的大型语言模型（如Llama）是有用的，但它们永远无法像人类一样进行推理和规划，这与老板开发"超级智能"的宏伟AI愿景日益矛盾。例如，2024年5月，当一位OpenAI研究员讨论控制超智能AI的必要性时，LeCun在X上回应称，在急于找出如何控制比人类智能得多的AI系统之前，研究人员需要对比家猫更智能的系统设计有初步的构想。
在FAIR内部，LeCun一直专注于开发能够真正进行规划和推理的世界模型。然而，过去一年中，随着扎克伯格将公司AI战略从长期研究转向商业产品的快速部署，Meta的AI研究团队内部紧张关系加剧，并出现大规模裁员。
扎克伯格的AI豪赌与行业影响
今年夏天，扎克伯格聘请Alexandr Wang领导Meta的新"超级智能"团队，斥资14.3亿美元雇佣这位28岁的数据标注创业公司Scale AI创始人，并收购其公司49%的股份。LeCun此前向首席产品官Chris Cox汇报，现在改为向Wang汇报，这似乎是对LeCunAI方法的尖锐批评。
扎克伯格还亲自挑选了一个名为"TBD Lab"的专属团队，以加速下一代大型语言模型的开发，以惊人高薪（1亿至2.5亿美元）从OpenAI和谷歌等竞争对手吸引人才。因此，扎克伯格面临着来自华尔街越来越大的压力，要求他证明数十亿美元的投资成为AI领导者将获得回报并增加收入。但如果结果像他之前转向元宇宙的尝试一样，扎克伯格的最新赌注可能同样昂贵且徒劳无功。
行业格局的重新洗牌
LeCun的离职反映了AI行业正在经历的重大转变。随着大型科技公司竞相将AI技术商业化，基础研究与创新产品开发之间的平衡变得越来越难以维持。Meta的困境表明，即使是拥有雄厚资源的技术巨头，也可能在追求短期商业利益与长期基础研究之间面临艰难抉择。
世界模型概念的兴起代表了AI研究的一个新方向，它试图解决当前大型语言模型在理解和推理方面的局限性。这一领域的发展可能对未来AI技术的演进产生深远影响，特别是在机器人、自动驾驶和需要物理世界理解的复杂系统方面。
对Meta的挑战与机遇
LeCun的离职对Meta的AI战略构成重大挑战。作为公司AI研究的灵魂人物，他的离开不仅意味着技术领导力的缺失，还可能影响公司吸引和留住顶尖AI人才的能力。然而，这也为Meta提供了重新评估其AI战略的机会，在追求商业化的同时，如何平衡基础研究的长期价值。
扎克伯格对"超级智能"的豪赌代表了Meta试图在AI领域保持竞争力的雄心，但这一战略的风险也不容忽视。历史上，Meta在元宇宙项目上的巨额投资并未获得预期回报，这一经验教训可能对其当前的AI战略产生影响。
AI行业的未来走向
LeCun的创业动向值得整个行业密切关注。如果世界模型能够实现其承诺的物理世界理解和推理能力，它可能代表AI发展的下一个重要阶段，超越当前以大型语言模型为主导的AI范式。
与此同时，大型科技公司之间的AI竞赛将进一步加剧，可能导致更多人才流动和创新模式的涌现。这种竞争虽然可能推动技术进步，但也需要关注基础研究的可持续性和AI发展的伦理考量。
结语：AI发展路线的分化
LeCun与Meta的分道扬镳反映了AI发展路线的根本分歧。一方是追求短期商业回报的产品导向，另一方是着眼于长期基础研究的科学探索。这种分化不仅存在于Meta内部，也贯穿整个AI行业。
随着AI技术的快速发展，如何在创新与伦理、商业利益与社会价值之间找到平衡，将成为行业面临的重要课题。LeCun的创业尝试可能为这一难题提供新的思路，而Meta的战略调整也将为其他科技巨头提供有价值的参考。
在AI技术日益深入人类生活的今天，这些看似内部的企业决策，实际上可能影响整个社会的发展轨迹。因此，关注这些变化，理解其背后的逻辑和影响，对于把握AI技术的未来走向至关重要。
